Đảm bảo điều không thể đoán trước: Công nghệ số ngẫu nhiên trong trò chơi Web3

Mọi người chơi đều muốn đánh bại tỷ lệ cược. Nhưng thực tế rất ít người làm được. Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào máy đánh bạc trong sòng bạc có thể bị đánh bại chưa? Hoặc làm thế nào để giành chiến thắng trong các trò chơi Web3 dựa vào may rủi? Trong bài viết này, chúng ta khám phá vai trò của tính ngẫu nhiên trong Web3, liệu có thể đánh bại các trình tạo số ngẫu nhiên (RNG) hay không và cách bẻ khóa RNG.

Trong phạm vi rộng lớn của Web3, tính ngẫu nhiên không chỉ là ngẫu nhiên. Đây là yếu tố then chốt trong nhiều tình huống khác nhau, ảnh hưởng đến kết quả từ trải nghiệm chơi trò chơi đến các chức năng quan trọng của blockchain.

Tính ngẫu nhiên đóng vai trò gì trong Web3

Trong Web3, tính ngẫu nhiên hoạt động như một lực lượng cơ bản ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh khác nhau. Một miền nổi bật nằm trong lĩnh vực trò chơi, nơi cơ hội tiết lộ các vật phẩm quý hiếm trong trò chơi tại các địa điểm cụ thể phụ thuộc vào cơ chế tạo số ngẫu nhiên.

Những cuộc chạm trán ngẫu nhiên này thường mang lại trải nghiệm bổ ích cho người chơi khi đánh bại đối thủ.

Xổ số rút ra một ví dụ điển hình về tính ngẫu nhiên, đòi hỏi một quy trình ngẫu nhiên rõ ràng và có thể kiểm chứng được, đặc biệt là trong hệ sinh thái Web3, nơi mà sự công bằng và cởi mở là điều tối quan trọng. Nếu không, việc rút thăm xổ số có thể chỉ ưu tiên các nhóm hoặc người chơi cụ thể.

Ngoài ra, việc lựa chọn ngẫu nhiên các nhà sản xuất khối thông qua RNG là rất quan trọng trong các chuỗi khối lớp một nhất định. Nếu quá trình lựa chọn này thiếu tính ngẫu nhiên có thể kiểm chứng và thể hiện các mô hình rõ ràng, thì các nhà sản xuất khối có thể khai thác điều này để làm lợi thế cho họ, tạo ra các khối một cách chiến lược phục vụ lợi ích của họ. Những hành động như vậy làm tổn hại đến tính bảo mật của mạng, nhấn mạnh vai trò quan trọng của cơ chế lựa chọn thực sự ngẫu nhiên và không thiên vị trong hoạt động của chuỗi khối Web3.

Mặc dù tính ngẫu nhiên đóng một vai trò quan trọng như vậy trong trò chơi Web3 và Thế giới tự trị, nhưng điều quan trọng là phải phân biệt giữa các trình tạo số giả ngẫu nhiên (PRNG), sử dụng thuật toán có thể tạo ra các mẫu có thể dự đoán được và các trình tạo số ngẫu nhiên thực sự (TRNG) sử dụng các quy trình vật lý. để bảo mật cao hơn. Hầu hết các lỗ hổng RNG trong Web3 đều phát sinh từ tính chất xác định của PRNG.

Tại sao có thể dự đoán số ngẫu nhiên

Dự đoán các số ngẫu nhiên là một kỳ công hợp lý do các lỗ hổng và mẫu cụ thể trong PRNG. Quá trình tạo PRNG tuân theo các mẫu có thể được khai thác nếu biết hạt giống ban đầu (điểm bắt đầu) và trạng thái (điều kiện hiện tại) của trình tạo.

Chúng ta hãy tìm hiểu sâu hơn về ý nghĩa của “hạt giống” và “trạng thái” trong bối cảnh này. Hạt giống, một đầu vào quan trọng, bắt đầu quá trình tạo số ngẫu nhiên. Nó có thể là một cái gì đó đơn giản như thời điểm hiện tại. Trạng thái đề cập đến điều kiện hiện tại của trình tạo, trạng thái này sẽ phát triển theo từng số được tạo. Do đó, nếu biết trạng thái ban đầu, bạn có thể dự đoán toàn bộ dãy số tiếp theo. Bản chất xác định này gây ra rủi ro đáng kể trong các tình huống đòi hỏi tính ngẫu nhiên có độ bảo mật cao.

Hơn nữa, việc sử dụng các nguồn tập trung cho RNG sẽ gây ra các lỗ hổng bổ sung. Các hệ thống tập trung trở thành điểm thất bại duy nhất, khiến chúng trở thành mục tiêu hàng đầu cho các cuộc tấn công độc hại. Các sự cố lịch sử đã chứng minh rằng các cuộc tấn công vũ phu có thể làm tổn hại đến các hệ thống này.

Những kẻ tấn công có thể làm tràn ngập máy chủ trung tâm với nhiều lần đoán ngẫu nhiên và thực hiện các điều chỉnh tăng dần để tinh chỉnh các dự đoán của chúng, cuối cùng là tăng độ chính xác khi đoán số ngẫu nhiên tiếp theo được tạo ra.

Những lỗ hổng này nhấn mạnh sự cần thiết của các giải pháp RNG phi tập trung và an toàn hơn trong các ứng dụng khác nhau, đặc biệt là trong bối cảnh Web3, nơi tính toàn vẹn và ngẫu nhiên của dữ liệu là vô cùng quan trọng.

Khai thác lỗ hổng RNG: Phương pháp lý thuyết

Tìm hạt giống thông qua thử nghiệm giả thuyết

Bước đầu tiên trong việc khai thác RNG là khám phá hạt giống, đây là điểm khởi đầu để tạo số. Quá trình này bao gồm việc xây dựng và thử nghiệm các giả thuyết khác nhau về nguồn giống tiềm năng. Ví dụ: nếu giả thuyết về hạt giống là thời gian hoạt động RNG, thì việc tạo ra các số vào những thời điểm nhất quán và phân tích đầu ra cho các mẫu có thể xác nhận hoặc bác bỏ giả thuyết này. Các kỹ thuật thống kê nâng cao có thể được áp dụng để phát hiện các mẫu tinh vi có thể không rõ ràng ngay lập tức, do đó làm tăng độ chính xác của dự đoán hạt giống.

Phân tích trạng thái và kỹ thuật đảo ngược

Ngoài việc xác định hạt giống, việc hiểu các chuyển đổi trạng thái trong thuật toán RNG là rất quan trọng. Bằng cách phân tích trạng thái thay đổi như thế nào với mỗi số được tạo, có thể thiết kế ngược thuật toán RNG. Phương pháp này bao gồm các kỹ thuật tính toán và toán học phức tạp, bao gồm phân tích thuật toán và kỹ thuật đảo ngược mật mã tiềm năng, tùy thuộc vào độ phức tạp của RNG.

Tận dụng Machine Learning để nhận dạng mẫu

Học máy, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI), vượt trội trong việc giải mã các mẫu phức tạp trong các tập dữ liệu lớn. Khả năng này vượt ra ngoài khả năng nhận dạng mẫu đơn giản, cho phép thuật toán học hỏi và điều chỉnh mà không cần lập trình rõ ràng. Một ví dụ nổi bật về điều này là AlphaGo của Google. Hệ thống AI này, được huấn luyện trên trò chơi cờ vây, làm chủ trò chơi bằng cách học hỏi từ lượng lớn dữ liệu trò chơi, cuối cùng vượt trội so với các nhà vô địch thế giới bằng cách đoán trước các bước đi của họ.

Nguyên tắc này được áp dụng trực tiếp để phân tích đầu ra RNG. Các thuật toán học máy có thể xử lý các tập dữ liệu mở rộng về các số do RNG tạo ra để phát hiện các mẫu cơ bản, bao gồm các điểm bất thường tinh vi và việc đặt lại thuật toán có thể không rõ ràng bằng các phương pháp phân tích truyền thống.

Bằng cách đào tạo trên một tập dữ liệu đủ lớn, các mô hình học máy có thể xác định tính chất chu kỳ của các RNG này, bao gồm các điểm đặt lại và mẫu đầu ra của chúng. Việc hiểu các mẫu này cho phép dự đoán và có khả năng thao túng các đầu ra RNG trong tương lai. Khả năng này đặc biệt quan trọng khi RNG được sử dụng trong các môi trường mà khả năng dự đoán có thể dẫn đến các lỗ hổng bảo mật hoặc lợi thế không công bằng, chẳng hạn như trong trò chơi hoặc ứng dụng mật mã.

Phân tích mật mã

Phân tích mật mã của RNG là một cách tiếp cận nhiều mặt, bao gồm việc xem xét kỹ lưỡng mọi khía cạnh của thiết kế và triển khai mật mã của chúng. Quá trình này bắt đầu bằng việc kiểm tra kỹ lưỡng các nguồn entropy, vốn là nguyên liệu thô cho tính ngẫu nhiên. Chất lượng entropy, phương pháp thu thập nó và tốc độ thu thập nó là những yếu tố quan trọng; entropy chất lượng thấp hoặc các phương pháp thu thập có thể dự đoán được có thể làm suy yếu đầu ra của RNG.

Tiếp theo, thuật toán mật mã được kiểm tra khả năng chống lại các cuộc tấn công đã biết. Điều này bao gồm phân tích thống kê để phát hiện bất kỳ sai lệch hoặc mẫu nào xuất hiện theo thời gian và kiểm tra thuật toán dựa trên các kỹ thuật phân tích mật mã đã biết như phân tích mật mã vi sai hoặc phân tích mật mã tuyến tính. Mục tiêu ở đây là đảm bảo rằng thuật toán không tạo ra kết quả đầu ra bị ảnh hưởng không cân xứng bởi một số bit nhất định của hạt giống hoặc trạng thái.

Hơn nữa, việc triển khai RNG trong phần mềm hoặc phần cứng có thể gây ra các lỗ hổng bổ sung. Phần phân tích này liên quan đến việc kiểm tra mã để tìm ra lỗi hoặc sơ suất có thể ảnh hưởng đến tính ngẫu nhiên. Những kẻ tấn công có thể khai thác các lỗ hổng như trộn entropy không đủ, mức tăng có thể dự đoán được của các biến trạng thái hoặc gieo hạt không đúng cách. Phân tích mật mã cũng mở rộng sang môi trường hoạt động của RNG, kiểm tra các lỗ hổng kênh bên như tấn công thời gian hoặc phân tích sức mạnh, trong đó kẻ tấn công có thể suy ra các trạng thái bên trong bằng cách quan sát các đặc điểm gián tiếp của hệ thống.

RNG ngẫu nhiên và chống giả mạo có thể xác minh được

Quá trình bắt đầu khi Hợp đồng Bộ điều hợp Randcast nhận được yêu cầu ngẫu nhiên từ trò chơi DApp hoặc Web3. Sau đó, nó bắt đầu tác vụ BLS-TSS (Lược đồ chữ ký ngưỡng Boneh-Lynn-Shacham), gửi một sự kiện trên chuỗi tới Mạng ARPA, bao gồm nhiều nút có khả năng thực hiện các tác vụ này.

Mạng thừa nhận sự kiện này và hoàn thành nhiệm vụ, sau đó trả lại chữ ký dưới dạng hạt giống ngẫu nhiên cho Hợp đồng bộ điều hợp Randcast. Hạt giống này sau đó được chuyển thành loại ngẫu nhiên mong muốn—có thể là tung xúc xắc, xáo trộn mảng hoặc bất kỳ hình thức nào khác—và được sử dụng trong logic trò chơi DApp hoặc Web3 tiếp theo.

Randcast khác biệt như thế nào

Cách tiếp cận của Randcast đặc biệt quan trọng trong các tình huống mà tính ngẫu nhiên đáng tin cậy là điều cần thiết. Trong môi trường xác định của blockchain, nơi kết quả hợp đồng thông minh phụ thuộc vào đầu vào, việc tạo ra một số ngẫu nhiên có thể dễ dàng bị thao túng. Ví dụ: việc sử dụng hàm băm khối hoặc dấu thời gian làm nguồn ngẫu nhiên có thể được các thợ mỏ khai thác vì lợi ích của họ. Randcast khắc phục vấn đề này bằng cách tạo ra các số ngẫu nhiên thông qua mạng phi tập trung, đảm bảo tính minh bạch và khả năng xác minh trong quy trình.

Một khía cạnh quan trọng trong thiết kế của Randcast là khả năng phục hồi chống giả mạo. Việc tạo ngẫu nhiên một thực thể truyền thống có nguy cơ bị thao túng. Randcast khắc phục vấn đề này bằng cách sử dụng các khả năng chung của Mạng ARPA. Thông qua các tác vụ chữ ký Ngưỡng BLS, nó đảm bảo rằng không có nút riêng lẻ nào có thể ảnh hưởng đến kết quả ngẫu nhiên cuối cùng. Cách tiếp cận phi tập trung này không chỉ tăng cường bảo mật mà còn đề cao tính toàn vẹn và khách quan của tính ngẫu nhiên được tạo ra, khiến Randcast trở thành công cụ không thể thiếu trong kho vũ khí của nhà phát triển Web3.

Liên kết tham khảo

• https://www.roulettephysicals.com/how-to-beat-rng-roulette-slot-machines-other-casino-games/
• https://research.nccgroup.com/2021/10/15/cracking-random-number-generators-USE-machine-learning-part-1-xorshift128/
• https://lemire.me/blog/2017/08/22/cracking-random-number-generators-xoroshiro128/
• https://crypto.stackexchange.com/questions/24646/can-machine-learning-analyze-random-number-generator
• https://www.reddit.com/r/askscience/comments/56r419/is_it_possible_to_find_the_algorithm_for_a_random/?rdt=57618
• https://lcamtuf.coredump.cx/oldtcp/tcpseq/print.html#tcpseq